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CampaNeo

Plattform für Echtzeit Fahrzeugdaten Kampagnen

Projektbeschreibung

Im CampaNeo Projekt wird eine offene Plattform entwickelt, auf welcher private und öffentliche Institutionen Kampagnen erstellen und in Echtzeit Fahrzeugdaten erheben und analysieren können. Ziel ist der Aufbau einer prototypischen Plattform zur sicheren kampagnenbasierten Datenerhebung in Hannover, Wolfsburg und in überregionalen Szenarien, sowie die Umsetzung von ersten intelligenten Anwendungsfällen auf Basis der Kampagnendaten. Im Fokus stehen insbesondere die Data Ownerships der Fahrzeughalter sowie die Nachverfolgbarkeit der Datenverarbeitung. Die Analyse der Fahrzeugsensordaten (z. B. zur Erkennung von Fahrverhalten, Erhebung von Driver Efficiency Scores, Anomalieerkennung usw.) erfordert die Erstellung und den Einsatz von Modellen des Maschinellen Lernens (ML). Im CampaNeo-Projekt sollen unter anderem Fragestellungen der effizienten Anwendung der ML-Modelle unter Berücksichtigung der Datenqualität und datenschutzrechtlicher Aspekte für Echtzeit-Fahrzeugdaten adressiert werden. Die Ergebnisse des CampaNeo-Projekts umfassen Technologien und Analyseverfahren, die für viele Anwendergruppen wie z. B. Stadtverwaltungen, Flottenmanagementanbieter, Versicherungsunternehmen und Dienstleister in den Bereichen Data Science und Mobilität von großer Bedeutung sind. Diese Ergebnisse werden in ausgewählten Anwendungsszenarien gemeinsam mit Anwendern aus der Wirtschaft validiert und vom Konsortium sowie assoziierten Partnern wirtschaftlich und wissenschaftlich verwertet.

Abstract

In the CampaNeo project, an open platform will be developed on which private and public institutions can create campaigns and collect and analyze vehicle data in real time. The goal is to set up a prototype platform for secure campaign-based data collection in Hanover, Wolfsburg and in cross-regional scenarios, as well as the implementation of the first smart use cases based on the campaign data. The focus is in particular on the data ownerships of vehicle owners and the traceability of data processing. The analysis of vehicle sensor data (e.g. for the detection of driving behavior, finding of driver efficiency scores, anomaly detection, etc.) requires the creation and use of models of machine learning (ML). Among others, the CampaNeo project aims to address issues related to the efficient use of ML models, taking into account data quality and data protection aspects for real-time vehicle data. The results of the CampaNeo project include technologies and analysis techniques that are useful for many user groups such as municipalities, fleet management providers, insurance companies and service providers in the fields of data science and mobility are of great importance. These results are validated together with business users in selected application scenarios and economically and scientifically exploited by the consortium and associated partners.

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